mental model Bias From Liking Loving es un problema que surge cuando las personas confían en sus propias interpretaciones subjetivas de una tecnología, lo que puede llevar a errores en la toma de decisiones. Este sesgo se da en aplicaciones móviles que usan algoritmos personalizados. Para una persona millennials en México, esto es relevante porque probablemente use constantemente aplicaciones como Netflix, Spotify o TikTok, sin entender cómo estas apps deciden qué contenido mostrarles. Esto puede afectar la forma en que eligen qué ver o escuchar, y en algunos casos, podrían estar perdiendo contenido que realmente les interesaría.
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Este fenómeno ha ganado importancia en las últimas décadas con el auge de las aplicaciones móviles y las plataformas de recomendación personalizada. Antes, las personas tenían que buscar información de manera activa, pero ahora, las aplicaciones les proporcionan contenido de manera automática.
¿Este sesgo se refiere a mi app de música que recomienda canciones que ya escucho todo el tiempo?
Sí, probablemente. La app de música que ya escuchas todo el tiempo te recomienda canciones que ya conoces porque ese es su algoritmo personalizado. Al confiar en que siempre te va a recomendar lo mismo, estás cayendo en el sesgo mental de «Mental Model Bias From Liking Loving». Por ejemplo, si siempre escuchas pop y te recomienda solo pop, es porque el algoritmo está aprendiendo tus preferencias y te está dando lo que más te gusta, pero también puede que esté limitando tu exploración de nuevos géneros.
¿Cómo se manejan mis datos si confío en los algoritmos? ¿Pueden mis datos de navegación ser utilizados para vender publicidad?
Tu app maneja tus datos de navegación para entender tus preferencias y personalizar la recomendación de contenido. Si confías en los algoritmos, es posible que tus datos de navegación sean utilizados para vender publicidad. Esto significa que las empresas pueden analizar tu comportamiento en la app para mostrar anuncios relevantes. Pero no te preocupes, la mayoría de las apps tienen políticas de privacidad que protegen tus datos. Sin embargo, siempre es recomendable revisar esos términos de servicio y entender cómo se manejan tus datos. Por ejemplo, si escuchas canciones que no te gustan, puedes ajustar tu perfil o configuraciones para que el algoritmo aprenda de tus acciones y mejore las recomendaciones.
¿Este problema es más común en mi app de streaming de videos o en las de mis amigos que usan plataformas de noticias?
Este problema es más común en tu app de streaming de música y videos. Las plataformas de streaming de música y videos usan algoritmos personalizados para recomendarte contenido, mientras que las de noticias suelen ser más lineales y basadas en categorías predefinidas. Si usas la app de música y siempre escuchas lo mismo, es probable que estés en el sesgo mental de «Mental Model Bias From Liking Loving». En cambio, si usas la app de noticias y siempre lees lo mismo, es menos probable que caigas en este sesgo.
¿Qué es un algoritmo personalizado y cómo afecta que yo use mi app de música?
Un algoritmo personalizado es como un asistente virtual que aprende de tus acciones y preferencias para darte recomendaciones personalizadas. Por ejemplo, si siempre escuchas canciones de un artista en tu app de música, el algoritmo aprende eso y te recomendará más canciones de ese artista. Esto puede parecer genial, pero también puede que te limite a escuchar solo lo que ya conoces y te impida descubrir nuevos artistas. Si siempre escuchas lo mismo, es porque el algoritmo está trabajando bien para ti, pero también puede que esté limitando tu exploración.
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¿Cómo dice ese meme: «¡Me recomienda lo mismo de siempre! ¿Es un algoritmo sordo o qué?»
Ese meme es cierto. «Me recomienda lo mismo de siempre» puede ser porque tu algoritmo está sordo a nuevas recomendaciones. Si siempre escuchas lo mismo, es porque el algoritmo está aprendiendo tus preferencias y te está dando lo que más te gusta. Pero este algoritmo puede que no esté explorando tu gusto musical para darte nuevas recomendaciones. Si quieres que tu app de música te recomiende algo nuevo, tienes que interactuar con ella de manera diversa, escuchando un poco de todo y dándole información sobre tus preferencias
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